Основы технологии CUDA. Работа с памятью презентация

Сравнение архитектур CPU и GPU Параллельная обработка данных распределяет элементы данных на параллельно обрабатываемых потоках. GPU особенно хорошо подходит для решения проблем, которые могут быть выражены как вычислений данными параллельно - та же программа выполняется на многих элементов данных параллельно - с высокой интенсивностью - арифметическое отношение арифметических операций к операциям с памятью.

Вычислительная модель GPU Двумерная блочная структура

Структура блоков Трехмерная структура блоков

Подключаемые библиотеки #include "cuda_runtime.h" #include "device_launch_parameters.h" #include <windows.h> #include <stdio.h>

Оценка затраченного на вычисления времени cudaEvent_t start, stop; float gpuTime; cudaEventCreate( &start ); cudaEventCreate( &stop ); cudaEventRecord( start, 0 ); ... cudaEventRecord( stop, 0 ) ; cudaEventSynchronize( stop ) ); cudaEventElapsedTime( &gpuTime, start, stop ) ; printf("time spent executing by the GPU: %.2f millseconds\n", gpuTime ); cudaEventDestroy( start) ; cudaEventDestroy( stop) ;

О компоновке нитей и блоков #define DGX 8 #define DGY 32 #define DBX 8 #define DBY 8 #define DBZ 8 #define N (DBX*DBY*DBZ*DGX*DGY) __global__ void kern( float *a ) { int bs = blockDim.x*blockDim.y*blockDim.z; int idx = threadIdx.x + threadIdx.y*blockDim.x + threadIdx.z* (blockDim.x*blockDim.y) + blockIdx.x*bs + blockIdx.y*bs*gridDim.x ; if(idx > N-1) return; a[idx] -= 0.5f; } Размер блока 8x8x8, что как раз равно 512 тредов на один блок, размер грида 8х32 блока, таким образом общее количество параллельных процессов 131072=8x8x8x8x32. При этом, адресация выделенной памяти -- линейная и сложный номер треда пересчитывается в индекс ячейки масива памяти.

Отладка программ Функции из CUDA runtime API могут возвращать различные коды ошибок. Можно использовать следующий макрос для отлова ошибок: #define CUDA_DEBUG #ifdef CUDA_DEBUG #define CUDA_CHECK_ERROR(err) if (err != cudaSuccess) { printf("Cuda error: %s\n", cudaGetErrorString(err)); printf("Error in file: %s, line: %i\n", __FILE__, __LINE__); } \ #else #define CUDA_CHECK_ERROR(err) #endif Если определена переменная среды CUDA_DEBUG, происходит проверка кода ошибки и выводиться информация о файле и строке, где она произошла. Эту переменную можно включить при компиляции под отладку и отключить при компиляции под релиз.

Типы памяти

Типы памяти Регистры. Локальная память. Глобальная память. Разделяемая память. Константная память. Текстурная память

Организация памяти устройства

Регистровая память (register) Является самой быстрой из всех видов. Определить количество регистров доступных GPU можно с помощью уже функции cudaGetDeviceProperties. Рассчитать количество регистров, доступных одной нити GPU - для этого необходимо разделить общее число регистров на произведение количества нитей в блоке и количества блоков в гриде. Все регистры GPU 32 разрядные. В CUDA нет явных способов использования регистровой памяти. Это определяет компилятор.

Расчет количества регистров, доступных одной нити GPU

Локальная память Локальная память (local memory) может быть использована компилятором при большом количестве локальных переменных в какой-либо функции. По скоростным характеристикам локальная память значительно медленнее, чем регистровая. В документации от nVidia рекомендуется использовать локальную память только в самых необходимых случаях. Явных средств, позволяющих блокировать использование локальной памяти, не предусмотрено, поэтому при падении производительности стоит тщательно проанализировать код и исключить лишние локальные переменные.

Глобальная память Глобальная память (global memory) – самый медленный тип памяти, из доступных GPU. Глобальные переменные можно выделить с помощью спецификатора __global__, а так же динамически, с помощью функций из семейства cudMallocXXX. Глобальная память в основном служит для хранения больших объемов данных, поступивших на device с host’а, данное перемещение осуществляется с использованием функций cudaMemcpyXXX. В алгоритмах, требующих высокой производительности, количество операций с глобальной памятью необходимо свести к минимуму.

Разделяемая память Разделяемая память (shared memory) относиться к быстрому типу памяти. Разделяемую память рекомендуется использовать для минимизации обращение к глобальной памяти, а так же для хранения локальных переменных функций. Адресация разделяемой памяти между нитями потока одинакова в пределах одного блока, что может быть использовано для обмена данными между потоками в пределах одного блока. Для размещения данных в разделяемой памяти используется спецификатор __shared__.

Константная память Константная память (constant memory) является достаточно быстрой из доступных GPU. Отличительной особенностью константной памяти является возможность записи данных с хоста, но при этом в пределах GPU возможно лишь чтение из этой памяти, что и обуславливает её название. Для размещения данных в константной памяти предусмотрен спецификатор __constant__. Если необходимо использовать массив в константной памяти, то его размер необходимо указать заранее, так как динамическое выделение в отличие от глобальной памяти в константной не поддерживается. Для записи с хоста в константную память используется функция cudaMemcpyToSymbol, и для копирования с device’а на хост cudaMemcpyFromSymbol, как видно этот подход несколько отличается от подхода при работе с глобальной памятью.

Текстурная память Предназначена главным образом для работы с текстурами. Она оптимизирована под выборку 2D данных и имеет следующие возможности: быстрая выборка значений фиксированного размера из одномерного или двухмерного массива; нормализованная адресация числами типа float в интервале [0,1). аппаратная линейная или билинейная интерполяция соседних значений в случае нормализованной адресации; аппаратная обработка выхода за границу массива с использованием двух режимов: clamp и wrap. Размер текстурной памяти ограничивается только максимальным размером памяти, которую может выделить устройство. Но так же из текстурной памяти можно читать данные только встроенных в nvcc типов, имеющих размер 1, 2, 4, 8 или 16 байт, и только с помощью специальных функций — tex1D, tex2D или tex1Dfetch, tex2Dfetch. Другими словами, нельзя сделать указатель на текстурную память и переименовать его произвольным образом.

Пример использования различных типов памяти При операции транспонирования матрицы

Транспонирование матрицы на CPU // inputMatrix - указатель на исходную матрицу // outputMatrix - указатель на матрицу результат // width - ширина исходной матрицы (она же высота матрицы-результата) // height - высота исходной матрицы (она же ширина матрицы-результата) __host__ void transposeMatrixCPU(float* inputMatrix, float* outputMatrix, int width, int height) {   for (int y = 0; y < height; y++)   {     for (int x = 0; x < width; x++)     {      outputMatrix[x * height + y] = inputMatrix[y * width + x];     }   } }

Использование только глобальной памяти. __global__ void transposeMatrixSlow(float* inputMatrix, float* outputMatrix, int width, int height) { int xIndex = blockDim.x * blockIdx.x + threadIdx.x; int yIndex = blockDim.y * blockIdx.y + threadIdx.y; if ((xIndex < width) && (yIndex < height)) { int inputIdx = xIndex + width * yIndex; int outputIdx = yIndex + height * xIndex; outputMatrix[outputIdx] = inputMatrix[inputIdx]; } }

Использование константной памяти. #define N 100 __constant__ float devInputMatrix[N]; __global__ void transposeMatrixSlow(float* inputMatrix, float* outputMatrix, int width, int height) { int xIndex = blockDim.x * blockIdx.x + threadIdx.x; int yIndex = blockDim.y * blockIdx.y + threadIdx.y; if ((xIndex < width) && (yIndex < height)) { int inputIdx = xIndex + width * yIndex; int outputIdx = yIndex + height * xIndex; outputMatrix[outputIdx] = inputMatrix[inputIdx]; } } void host_function() {    float devInputMatrix[N];     ... cudaMemcpy(devInputMatrix, inputMatrix, byteSize, cudaMemcpyHostToDevice); }

Использование разделяемой памяти #define BLOCK_DIM 16 __global__ void transposeMatrixFast(float* inputMatrix, float* outputMatrix, int width, int height) { __shared__ float temp[BLOCK_DIM][BLOCK_DIM]; int xIndex = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x; int yIndex = blockIdx.y * blockDim.y + threadIdx.y; if ((xIndex < width) && (yIndex < height)) { int idx = yIndex * width + xIndex; temp[threadIdx.y][threadIdx.x] = inputMatrix[idx]; } __syncthreads(); xIndex = blockIdx.y * blockDim.y + threadIdx.x; yIndex = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.y; if ((xIndex < height) && (yIndex < width)) { int idx = yIndex * height + xIndex; outputMatrix[idx] = temp[threadIdx.x][threadIdx.y]; } }

Результаты вычислений матрица размерностью 2048 * 1536 = 3145728 элементов и 20 итераций в нагрузочных циклах